Si nous parvenons à modéliser le phénomène de la mousson et à le simuler en fonction de tous les paramètres qui le font varier d’une année à l’autre, nous pourrons prédire les bonnes et les mauvaises années, explique J. Srinivasan, président du Centre des sciences atmosphériques et océaniques (Centre for Atmospheric and Oceanic Sciences), situé à Bangalore, dans le sud de l’Inde. Ainsi, nous pourrons prendre des mesures et anticiper les besoins en eau d’une région particulière, ou nos positions sur le marché mondial des produits agricoles – pour exporter plus ou moins, par exemple.” Dans un pays où 70 % de la population vit de l’agriculture, dans des conditions souvent extrêmes, et où l’eau se raréfie, cette possibilité d’anticiper joue un rôle important.Pour modéliser un phénomène ou un comportement, il faut l’observer, relever des données, calculer un modèle, puis le valider en comparant les résultats de la prévision à ceux du phénomène réellement observé sur le terrain. Mais, pour modéliser le phénomène de la mousson, il faut prendre en compte de nombreux facteurs de variation et de corrélation.
Les traitements durent plusieurs jours de temps machine
La mousson est une manifestation complexe, dans laquelle interviennent l’atmosphère, la formation des nuages et leur température, la dynamique des océans, la force des vents, etc. “En termes informatiques, cela signifie qu’il faut coupler plusieurs modèles de thermodynamique et de dynamique des fluides. Ce qui est très complexe, car nous devons avoir ces données en trois dimensions et y intégrer le temps “, explique Ravi Nanjundiah, professeur assistant au Centre des sciences atmosphériques et océaniques et spécialiste du calcul parallèle. Les équipes du centre travaillent à intégrer les modèles développés à l’Institut indien des sciences de Bangalore. Les données de terrain émanent de satellites d’observation, de relevés provenant d’un bateau dans le golfe du Bengale, ou de mesures des précipitations en différents points du pays. Tout cela nécessite un puissant calculateur. Pendant longtemps, les États-Unis ont interdit à l’Inde d’acheter des ordinateurs Cray. Qu’à cela ne tienne : le pays a développé ses propres supercalculateurs en architecture parallèle. De plus, l’institut s’est doté d’un réseau qui intègre toutes les machines du campus – un IBM à trente-deux processeurs, un Digital, un Silicon Graphics, un Param, le calculateur indien, et quatre cent vingt serveurs – dans un super calculateur virtuel. Ravi Nanjundiah adapte les modèles de simulation de la mousson pour qu’ils tournent sur cette architecture. “Quand le code tourne, cela dure plusieurs jours de temps machine, explique-t-il. Il faut donc découper les traitements pour profiter des baisses de charge sur le réseau – notamment la nuit.”Aujourd’hui, l’équipe travaille à affiner le modèle.
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